汎用人工知能は、行き止まりの問題を解決し、スピードを上げ、最適化するのに役立ちます。
一般的なAIはどの程度用途が広いですか？それはどのように機能しますか？
この用語自体は、汎用人工知能 (General AI、AGI) または「汎用人工知能」(AGI) のように聞こえます。一般的な、真の、または普遍的な人工知能と訳されます。
これまでのところ、「狭い」を作成することしかできませんでした人工知能 "（AI）：それは非常に特定のタスクを実行できます。 MTSAIセンターのディレクターであるArkadySandler氏によると、AIとAGIに反対するのは誤りです。今日存在する人工知能は、人間レベルで、またはそれを超えるポイント機能を自動的に実行するのに役立つからです。
AGI の場合、問題解決プロセスは異なります。このようなシステムは、受け取った情報に基づいて独自の結論を導き出すことができるだけでなく、自己学習し、さらには自己認識することもできます。
なぜ共通のAIが必要なのですか？どこで使用されるのですか？
ジェネリックAIは、すべてのタイプの問題、および特定の問題を解決するための関連データ。このようなAIは、テキストを分析するときにコンテキストだけでなく、聴覚や視覚などの他のタイプの情報も考慮に入れます。
正式には、AGI はあらゆるタスクに適しています。データ主導のアプローチにより、彼はどんな質問にも答えることができます。それにもかかわらず、AGI が適用されない領域が残るでしょう。事実、一部の領域では AGI が効果的に機能するにはすでに十分です。
しかし、重大な違いもあります。顔認識製品開発会社VisionLabsの主力研究者ダニイル・キリーエフ氏によると、一般的なAIは、アルゴリズムが対処する問題や課題のリストを拡大するだろう。たとえば、生活のさまざまな分野に関する情報を必要とする複雑な複合タスクなどだ。
これは人の感情を認識することなのかもしれません。これについて明確な結論を下すには、顔の表情、心拍数、姿勢、話し言葉に関するデータを処理する必要があります。
一般的なAIを開発しているのは誰ですか？
そんなプロジェクトがGoogleで立ち上げられた。同社はAIを汎用化するために、AIにさまざまなスキルを訓練する計画だ。開発者は、情報の送信方法に関係なく、すべての受信信号を処理して理解するマルチモーダル モデルを使用する予定であることに注意してください。
会社は現在、最初の段階にあります開発段階。しかし、計画は、何百万もの異なる問題を解決し、データを要約し、それらを組み合わせることができるAGIを作成することです。ニューラルネットワークの基本機能は、Google Switch Transformer、Gshardなどのプロジェクトですでにテストされています。これらのモデルのテストは、そのようなシステムが従来のニューラルネットワークよりも10分の1のエネルギーを消費することをすでに示しています。
また中国では、Tianjic チップが開発されました。神経生物学の手法と人間の脳をシミュレートするスキームが組み合わされました。このチップには 150 以上のコアがあり、脳のニューロンの機能を繰り返し、同時に情報を知覚してパルス ニューラル ネットワークの神経インパルスに変換したり、その逆も行うことができます。
バースト ニューラル ネットワークは、生物学的に妥当なニューロン モデルを使用して情報を処理します。これは人間の脳内で起こっていることと同じです。
IBMも同じ方向に取り組んだ。同社は、人間の脳を模倣したTrueNorthニューロモルフィックチップをベースにした畳み込みニューラルネットワークを立ち上げました。最新のプロセッサよりも数千分の1の電力を消費します。
TrueNorth は自給自足型コンピューティングですプロセッサとメモリを組み合わせたシステム。各チップは、100 万個のプログラム可能なニューロンと 2 億 6,600 万個の構成可能なシナプスを備えた 4,096 個のニューロシナプス コアで構成されています。
会社はこれで発展し続けます方向性と2021年の夏の終わりに、Tellum企業向けの新しいチップが発表されました。これは、ビジネスクリティカルなタスクで動作するように設計された新世代のzプロセッサです。
一般的なAIからどのような脅威が発生する可能性がありますか？
一般的な AI は、テクノロジーと私たちの関係を大きく変える可能性を秘めています。機械がすべての機能を人間と同じように、あるいはそれ以上に実行できるようになるという考えです。
これは、他の人を作成できることを意味しますより強力なデバイス。ひとたびそうなってしまうと、人間は一般的なAIの開発に永遠に遅れを取ることになり、AIは超高速で学習し、より多くの新しいソリューションを生み出すようになるでしょう。このプロセスは「特異点」と呼ばれます。
その結果、一般的なAIが人類最後の発明となり、私たちは何が起こっているのか理解することなく、ただ周囲の世界がどのように変化するかをただ見守ることになるかもしれません。
これまでのところ、人類は共通のものを作り出すことができませんでした。音声アシスタント、スピーカー、チャットボットのコミュニケーションの質、電気自動車の自動操縦の開発など、この分野がどのように進歩しているかがわかります。
しかし、今では本格的な話をするのは時期尚早です相互作用。システムはまだ不完全であるため、意思決定を行う際、AIは信頼できるツールにすぎず、意思決定を行うことができる本格的なユニットではありません。
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